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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于非静止状态下多通道视频的工作记忆负荷评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116616709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310583624.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于非静止状态下多通道视频的工作记忆负荷评估方法是由韦岗;方卓;曹燕;王一歌设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非静止状态下多通道视频的工作记忆负荷评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非静止状态下多通道面部视频生理指标的工作记忆负荷评估方法，采用多通道记录不同工作记忆负荷的面部视频，提取心率等指标，评估工作记忆负荷水平，克服了在测量过程需要被测者保持静止的问题。步骤如下：多通道采集不同负荷下的面部视频；对单个通道视频划分多个感兴趣区域并从中提取脉搏波信号进行去噪，然后基于多谐波信噪比融合多个感兴趣区的脉搏波信号，得到单个通道脉搏波信号；重复上述步骤得到多通道脉搏波信号并进行对齐，然后融合多通道的脉搏波信号，得到最终脉搏波信号，提取心率等指标，评估工作记忆负荷水平。本发明可以为评估工作记忆负荷提供一种无创无损的方法。

本发明授权基于非静止状态下多通道视频的工作记忆负荷评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非静止状态下多通道面部视频的工作记忆负荷评估方法，其特征在于，所述评估方法包含以下步骤： S1、构建测试场景，采集不同工作记忆负荷下的多通道面部视频并计算测试正确率；其中，不同工作记忆负荷等级设定为3个不同水平，分别为：高负荷、中负荷和低负荷水平；测试正确率是指记忆c≤3轮之后，复现前c轮的内容正确率；测试场景中通过放置在测试者圆形半径周围的N个摄像头采集面部视频，每个摄像头采集的面部视频称为1个通道视频； S2、对每个通道的视频分帧，定位多个感兴趣区域提取每个感兴趣区域的原始脉搏波信号，然后去噪；对不同工作记忆负荷下的每个通道面部视频，分帧得到面部视频图像序列，进而进行人脸识别和人脸特征点检测，定位多个感兴趣区域；将每个感兴趣区域进行颜色通道分离提取出绿色通道的灰度均值作为该感兴趣区域的原始脉搏波信号；然后对原始脉搏波信号进行预处理、变分模态分解、小波阈值和巴特沃斯带通滤波处理去噪； S3、重复步骤S2，得到每个感兴趣区域去噪后的脉搏波信号，并分别计算多谐波信噪比和权重，然后根据权重加权融合多个感兴趣区域的脉搏波信号，最后得到每个通道的脉搏波信号；所述步骤S3过程如下： S301、通过快速傅里叶变换计算第m个感兴趣区域脉搏波信号Ym的多谐波信噪比SNRROIm，计算公式如下： 其中，Fm·表示该脉搏波信号Ym的频谱图，i表示该频谱图频率序号，Fs表示脉搏波信号的采样率，amax表示频谱图峰值所对应的频率即基频，A[k]＝[amax,2amax,3amax,..kamax]表示小于的多谐波频率数组，b表示相邻基频或者相邻谐波的一点所对应的频率； 对M个感兴趣区域计算多谐波信噪比，得到M个感兴趣区脉搏波信号的多谐波信噪比SNRROIm； S302、根据M个感兴趣区域的信噪比，然后计算M个感兴趣区域脉搏波信号的权重，计算公式如下： 其中，SNRROIm表示第m个感兴趣区域脉搏波信号的信噪比，M表示感兴趣区域的个数，表示M个感兴趣区域的信噪比之和，r为经验常数，表示拉伸参数用于权重的非线性拉伸； S303、将M个感兴趣区域的脉搏波信号根据上述权重进行加权融合得到单个通道融合的脉搏波信号，计算公式如下： 其中，IPPGcam表示单个通道融合后的脉搏波信号； S4、重复步骤S2～S3，得到N个通道的脉搏波信号，分别计算每个通道脉搏波信号的多谐波信噪比和权重；然后将N个通道的脉搏波信号进行互相关平移对齐后，最后根据权重将多通道的脉搏波信号加权融合得到N通道融合的脉搏波信号； S5、对N通道融合的脉搏波信号进行时域和频域分析，计算得出心率、心率变异性指标； S6、对若干个被测者进行不同工作记忆负荷等级题目的测试，重复步骤S1～S5，得到被测者的测试正确率、心率和心率变异性特征指标，形成模型构建所需的数据集，然后进行消除特征的个体性差异、特征选取和负荷水平分类，构建工作记忆负荷生理模型； S7、在被测者工作记忆负荷实测中，将测试正确率以及通过多通道面部视频提取出来的经过消除个体性差异的心率和心率变异性指标，输入到工作记忆负荷生理模型中，评估受测者当前的工作记忆负荷水平。

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